统计分析与SPSS应用论文.doc
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《统计软件及应用》课程论文
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我国房地产业发展水平区域差异分析
一、提出问题
房地产的发展具有明显的区域性,其产品具有区位性。
不同地区经济发展水平不同,不同地区的房地产业的发展水平也不尽相同。
因此在分析一个国家或区域房地产业的发展状况时,不但要从总体上分析其总量水平,还要分析房地产的空间区域差异性。
目前我国房地产业空间差明显,比如沿海与内地、东部与西部等,为了更全面地把握我国房地产业的发展,制定科学合理的房地产发展战略,促进房地产产业积极稳妥的发展,就必须加强对房地产业的区域差异分析。
二、数据收集
为了分析我国省际层面房地产业的发展差异,这里选择与房地产发展水平和实力相关的11个评价指标,它们分别代表房地产发展的总量方面、投资方面、房地产开发、房地产市场、房地产开发企业状况及其经营等方面。
具体而言,总量方面包括房地产增加值x1(亿元);投资方面包括本年度完成投资额x2(万元)、房地产投资资金来源x3(万元)两项;房地产开发方面包括土地开发面积x4(万平方米)、房屋施工面积x5(万平方米)、竣工房屋造价x6(百万元)三项;房地产市场方面包括房屋销售面积x7(万平方米)、商品房销售价格x8(元/平方米)两项;房地产企业方面包括房地产企业职工平均工资x9(元)、房地产企业平均从业人数x10(万人)、房地产企业经营收入x11(亿元)三项。
这些指标基本上可以从房地产统计年鉴、中国统计年鉴上取得,且反应了房地产业发展的规模和水平,其原始数据如表1。
表1房地产业发展水平的原始数据
地区
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
x10
x11
北京
228.44
14732859
24031627
634.2
9931.3
5526218
2472.03
5053
27675
5.23
900.52
天津
146.51
2639165
4072990
535.4
2865.5
2492781
847.03
3115
21545
2.01
213.04
河北
154.38
3158980
3414710
335.9
3268.7
992051
864.85
1605
12022
3.09
140.97
山西
42.28
1257891
1501765
254.8
1603.7
580712
399.13
1803
10349
2.5
55.26
内蒙古
27.78
1113775
1049877
413.9
1429.2
627004
653.96
1401
12438
1.76
70.17
辽宁
206.13
7011192
8047109
996.8
6123.2
2417812
1748.78
2412
14659
4.95
367.55
吉林
67.32
1599314
1539718
170.8
1545.2
534146
401.88
1880
12518
1.53
92.62
黑龙江
134.6
2140702
2120957
409.4
2260.1
1028423
857.15
1939
12693
2.75
120.3
上海
644.12
11754647
16997866
672.8
9481.6
10349159
3300.82
5855
33570
7.33
1553.95
江苏
659.4
12697793
15207378
2032.5
12316.2
4893539
3178.91
2651
19033
6.59
676.6
浙江
288.29
12952409
18139268
1583.9
13858.9
4849211
2794.25
3108
24985
5.4
831.7
安徽
193.35
3502733
4137613
768.8
4362.3
1649797
1429.24
1782
11609
4.03
165.84
福建
176.7
4777941
6774411
632.4
5795.7
1778061
1384.83
2560
17542
3.96
318.32
江西
174.74
2428351
2586804
783.9
3325.2
885712
1168.87
1325
10196
3.66
85.75
山东
563.65
7647864
8560042
1569.1
8283.9
2797890
2525.17
2045
15818
8.35
435.09
河南
217.06
2588214
3215054
589.6
3940.6
1009398
1043.51
1573
11324
4.37
145.58
湖北
169.32
3372808
4464587
802.3
4055.2
1646044
1342.92
1672
12232
5.95
157.96
湖南
154.66
3348655
3706899
945.6
4071.8
1335734
1188.79
1511
13986
4.17
133.04
广东
824.66
13558422
18638854
2227.2
13911.6
6167473
3346.02
3482
23977
12.65
1470.59
广西
95.69
1923476
2392766
609.6
2998.9
835891
820.36
2083
13887
2.28
99.54
海南
14.56
559917
670142
41.5
684
201173
125.76
2405
13942
0.56
23.02
重庆
98.42
3930919
5314445
863.4
6160
1547167
1317.12
1766
13518
5.41
246.99
四川
211.02
5100803
6261544
258.4
7278.5
1979784
2101.98
1572
13583
10.33
380.13
贵州
41.24
1216603
1493706
278.0
2443.3
599877
554.34
1385
9503
3.02
71.84
云南
98.19
1499305
2004638
380.9
1828.7
496494
538.11
1978
13789
1.47
103.18
西藏
4.7
53934
60166
4.2
38.4
13360
9.56
2748
19082
0.04
1.79
陕西
122.49
2311719
2401051
369.6
2490.5
708387
509.36
1731
13048
2.6
85.05
甘肃
38.04
720818
799711
155.2
1448.1
386734
261.47
1754
9078
1.95
30.23
青海
6.38
262394
265320
93.1
426.7
173896
93.85
1583
12978
0.55
11.71
宁夏
10.05
671912
683037
63.6
941.9
397845
308.21
1880
12390
0.66
41.43
新疆
26.92
1047001
1133614
263.7
1282.3
623047
643.37
1585
14060
1.4
107.52
数据来源:
中国统计年鉴2005、中国房地产统计年鉴2005
三、数据统计处理
(一)因子分析
用SPSS11软件进行分析,得到特征值、方差贡献率和累积贡献率(表2),可见提取前两个因子,方差贡献率达92.75%>85%。
因此前两个因子足以反映房地产业的发展水平。
表2特征值及方差贡献率
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
8.856
80.509
80.509
8.856
80.509
80.509
2
1.346
12.239
92.748
1.346
12.239
92.748
初始因子载荷矩阵为表3,由表3可以计算两个因子F1、F2的表达式。
表达式中的各变量是标准化后的变量,表达式中的系数为因子系数除以相应特征值开平方根后所得到的单位特征向量。
表3因子系数矩阵
F1=(0.901zx1+0.972zx2+0.956zx3+0.784zx4+0.951zx5+0.947zx6+0.968zx7+0.76zx8+0.826zx9+0.805zx10+0.962)/Sqrt(8.856)
F1=(-0.248zx1-0.06zx2+0.105zx3-0.505zx4-0.213zx5+0.23zx6-0.187zx7+0.632zx8+0.516zx9-0.445zx10+0.147zx11)/Sqrt(1.346)
由F1和F2,以及方差贡献率,还可计算因子的总得分值
F=0.8051F1+0.1224F2
表4给出了各地区房地产业发展水平的因子得分及总得分值
表4.房地产发展水平的因子得分
地区
F1
F2
F
地区
F1
F2
F
地区
F1
F2
F
上海
7.2409
3.1355
6.2133
湖北
-0.3260
-1.0050
-0.3854
新疆
-2.1280
0.3513
-1.6703
广东
7.6086
-1.5687
5.9336
安徽
-0.4344
-0.7725
-0.4443
内蒙古
-2.1615
-0.0612
-1.7477
北京
5.0621
2.5569
4.3884
湖南
-0.5524
-0.8371
-0.5472
山西
-2.2040
0.0308
-1.7707
浙江
4.8409
0.0852
3.9078
河南
-0.9026
-0.8274
-0
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